MultiAgentSystemsは、マルチエージェント強化学習(MARL)アプリケーションの構築と評価のプロセスを簡素化することを目的としています。このプラットフォームには、MADDPG、QMIX、VDNを含む最先端のアルゴリズムの実装や、集中訓練と分散実行を行う環境が含まれます。OpenAI Gymと互換性のあるモジュール式の環境ラッパー、エージェント間の通信プロトコル、報酬調整や収束率などの指標を追跡するロギングユーティリティを備えています。研究者は、エージェントアーキテクチャのカスタマイズ、ハイパーパラメータ調整、協力ナビゲーション、資源分配、敵対的ゲームなどのシミュレーションを行うことができます。PyTorch、GPUアクセラレーション、TensorBoardのサポートにより、協力と競争のマルチエージェントの分野での実験とベンチマークを加速させます。

Text-to-Rewardは、テキストベースのタスク記述やフィードバックをRLエージェント用のスカラー報酬値にマッピングするモデルを訓練するパイプラインを提供します。トランスフォーマーベースのアーキテクチャと収集された人間の優先データによる微調整を利用し、自然言語命令を報酬信号として解釈することを自動的に学習します。ユーザーはテキストプロンプトを使って任意のタスクを定義し、モデルを訓練し、学習した報酬関数を任意のRLアルゴリズムに取り入れることが可能です。このアプローチは手動の報酬調整をなくし、サンプル効率を向上させ、エージェントが複雑なマルチステップ指示を模擬または実環境で実行できるようにします。